Aprimorando a navegação interna com a solução MRDVS Ceiling Visual SLAM

Introdução

A tecnologia de localização autônoma desempenha um papel crucial na automação e robótica modernas. Com o desenvolvimento constante e a crescente demanda por aplicações, os métodos e tecnologias para localização autônoma continuam a evoluir. De métodos tradicionais baseados em sensores a técnicas modernas que utilizam tecnologias de aprendizado profundo e visual , a localização autônoma tornou-se um fator-chave para a automação e inteligência industrial.

Desafios dos métodos tradicionais de localização

Tecnologia de localização a laser: A tecnologia de localização a laser tem sido amplamente utilizada em diversos ambientes industriais e comerciais devido à sua alta precisão e estabilidade. Essa tecnologia consiste principalmente em escanear o ambiente ao redor com lasers e calcular a posição e a direção do robô com base nos dados do laser refletido. No entanto, essa abordagem apresenta limitações. Em ambientes dinâmicos com pessoas e equipamentos de transporte em constante movimento, a localização a laser pode ser interrompida. Além disso, em ambientes geometricamente simples ou repetitivos (como corredores longos), a precisão da localização pode diminuir.

Tecnologia de Localização Visual: A localização visual imita a funcionalidade do olho humano, extraindo informações ricas em textura e cor do ambiente para ajudar os robôs a entender e reconhecer o que os rodeia. Este método é particularmente adequado para ambientes complexos e dinâmicos, melhorando significativamente a precisão e a confiabilidade da localização. No entanto, os métodos tradicionais de SLAM (Mapeamento e Localização Simultâneos) visual 2D enfrentam desafios, como a sensibilidade a mudanças de iluminação e limitações na aquisição de informações de profundidade.

Solução SLAM Visual de Teto MRDVS para Navegação Interna

Para enfrentar os desafios dos métodos tradicionais de localização, a solução MRDVS Ceiling Visual SLAM combina dados visuais 2D e informações de profundidade 3D usando sensores visuais de alta resolução. Ao incorporar modelos de aprendizado profundo e a tecnologia de segmentação SAM (Semantic Augmentation Module), este sistema proporciona localização e navegação de alta precisão em ambientes dinâmicos. A solução alcança localização autônoma precisa e confiável por meio do reconhecimento e rastreamento de alta precisão de alvos industriais importantes, aprimorando significativamente as capacidades de navegação em ambientes internos.

Abordagem Técnica

Construção de Modelo de Aprendizado Profundo: O projeto constrói redes de aprendizado profundo para cenários de aplicação industrial, aproveitando grandes quantidades de dados industriais acumulados. Ao rotular objetos-alvo importantes no ambiente de trabalho (como pessoas, carrinhos de materiais, empilhadeiras, mercadorias, equipamentos, sinalização, etc.), o volume de dados é atualizado e acumulado dinamicamente ao longo do tempo. A rede de aprendizado profundo treinada alcança fortes capacidades de generalização, combinadas com a tecnologia de segmentação semântica SAM para segmentação semântica precisa em imagens 2D.

Fase de Mapeamento:

• Aquisição de dados 2D-3D: Adquira simultaneamente imagens 2D e dados de nuvem de pontos 3D de sensores visuais de alta resolução a uma taxa de quadros de 10 Hz, com coleta de dados de odometria de frequência mais alta.
• Extração de recursos multinível: Extraia características de canto de imagens de textura RGB, informações geométricas de dados de nuvem de pontos e informações semânticas de alto nível usando modelos de aprendizado profundo.
• Reprojeção de dados 2D-3D: Gere informações precisas de nuvem de pontos 3D de objetos de interesse usando tecnologia de fusão e rastreamento de múltiplos quadros.
• Correspondência de quadros: Estime transformações de movimento entre quadros, filtrando nuvens de pontos de objetos dinâmicos (como pedestres e outros AGVs).
• Estabelecimento do submapa principal: Crie submapas locais fundindo informações de vários quadros com áreas de covisualização significativas.
• Otimização do fechamento do loop: Pesquise automaticamente quadros de fechamento de loop em distâncias espaciais próximas para garantir a construção precisa do mapa.

Fase de localização:

• Extração de recursos em tempo real: Extraia recursos de quadro atuais e combine-os rapidamente com recursos geométricos 3D e semânticos de alto nível salvos no mapa para obter posicionamento online automático em qualquer local.
• Cálculo de posição: Correspondência de recursos em tempo real com o mapa para obter informações precisas de pose.

Resultados e Aplicações

Desenvolvimento do Módulo de Localização Visual: A solução MRDVS Ceiling Visual SLAM inclui um módulo de localização visual composto por sensores visuais de alta resolução e algoritmos de localização por mapeamento visual. Testes e pesquisas demonstraram que a solução reconstrói estruturas espaciais de forma eficaz, refletindo com precisão as características do ambiente real, sem problemas comuns como fechamento de loop e deriva de escala observados em métodos tradicionais de SLAM visual.

Aplicações industriais:

• Indústria Fotovoltaica: Implementado com sucesso em uma empresa líder em energia nova no país, substituindo a tradicional localização por radar a laser 2D. O sistema tem funcionado de forma estável há mais de um ano em oficinas de grande porte.
• Fabricação Automotiva: Implantado em uma grande e dinâmica oficina de produção de motores, onde a localização tradicional por radar a laser 2D apresentava dificuldades.
• Manufatura Têxtil: Utilizado em armazéns de armazenamento profundo, onde a natureza dinâmica dos materiais armazenados torna a navegação a laser 2D desafiadora. O módulo de localização visual é instalado em empilhadeiras robóticas automatizadas para transporte eficiente de paletes.

A solução MRDVS Ceiling Visual SLAM representa um avanço significativo na tecnologia de navegação autônoma em ambientes internos. Ao integrar dados visuais 2D e 3D com modelos de aprendizado profundo, ela oferece precisão e confiabilidade incomparáveis ​​em ambientes dinâmicos. Esta solução inovadora está pronta para impulsionar o futuro da automação industrial, fornecendo recursos de navegação robustos e escaláveis ​​para diversas aplicações.

Clique para saber mais sobre a solução: CV-SLAM: Soluções Avançadas de Localização e Mapeamento (mrdvs.com)